Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2015 |
Autor(a) principal: |
Carreño, Emmanuell Diaz |
Orientador(a): |
Navaux, Philippe Olivier Alexandre |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/127446
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Resumo: |
O uso de clusters e grids tem beneficiado durante anos a comunidade de computação de alto desempenho (HPC). O uso deste tipo de sistemas tem permitido aos cientistas usar conjuntos de dados maiores para executar cálculos mais complexos. A computação de alto desempenho tem ajudado para obter aqueles resultados em menos tempo, mas aumentou o custo das despesas de capital nesta área da ciência. Como alguns projetos de e-science são realizados também em ambientes de rede altamente distribuídos, ou usando conjuntos de dados imensos que muitas vezes requerem computação em grade, eles são muito bons candidatos para as iniciativas de computação em nuvem. O paradigma Cloud Computing surgiu como uma solução prática com foco comercial para realizar computação científica em larga escala. A elasticidade da nuvem e o modelo pay-as-you-go apresenta uma oportunidade interessante para aplicações comumente executados em supercomputadores ou clusters. Esta tese apresenta e avalia os desafios da migração e execução da previsão numérica de tempo (NWP) numa infra-estrutura de computação em nuvem. Foi realizada a migração desta aplicação HPC e foi avaliado o desempenho em um cluster local e na nuvem utilizando diferentes tamanhos de instâncias virtuais. Analisamos as principais características da aplicação executando na nuvem. As experiências demonstram que, embora o processamento e a rede criam um fator limitante, o armazenamento dos conjuntos de dados de entrada e saída na nuvem apresentam uma opção atraente para compartilhar resultados e facilitar a implantação de um ambiente de ensaio para investigação meteorológica. Os resultados mostram que a infraestrutura de nuvem pode ser usada como uma alternativa viável de HPC para software de previsão numérica do tempo. |